行业痛点

2026年国内长租公寓、个人房东托管市场规模持续扩张，重庆、杭州等新一线城市线下租房交易仍存在明显痛点：房源审核人工耗时久、租客看不懂制式租房合同、报修分类混乱无标准化处理、收支账单缺乏直观分析，传统租赁系统仅实现基础CRUD，AI能力仅作为独立聊天窗口，无法嵌入房源匹配、合同、报修、账单核心业务流，房东租客沟通依赖第三方微信导致平台数据割裂。本文基于一套落地商用的前后端分离租房管理系统，拆解SpringBoot3+Vue3架构如何深度对接讯飞星火4.0 Ultra大模型，结合WebSocket实时通讯打通租赁全线上流程，完整可复用工程方案同步附上轻量化核心代码。

一、项目整体技术架构说明

1.1 架构模式与跨端适配

整体采用标准B/S前后端分离MVC分层架构，业务逻辑、数据持久层、前端渲染完全解耦，服务端一次打包可部署Windows/macOS/Linux服务器，适配云服务器、本地私有部署两种场景。
分层划分：

• Controller层：接收前端请求、鉴权、参数校验
• Service层：核心业务逻辑、AI模型调用封装、WebSocket消息分发
• Mapper层：MyBatis数据库交互
• Model层：实体、DTO、VO数据载体
  

1.2 完整技术栈清单

后端技术栈

Spring Boot 3、MyBatis、Lombok、Slf4j日志、FastJSON2、Spring WebSocket、Java-WebSocket、JDK17、Mysql8.0
第三方AI依赖：科大讯飞星火4.0 Ultra SDK

前端技术栈

Vue3、Vite、Vue Router4、Element Plus、Axios、ECharts图表可视化、Node.js18

1.3 第三方能力支撑

1. WebSocket双通路：内置Spring WebSocket实现平台内房东租客聊天；Java-WebSocket封装讯飞大模型流式对话接口
2. AI底座：讯飞星火4.0 Ultra，深度耦合房源检索、合同解析、报修分类、账单分析四大租赁业务场景，非独立弹窗对话形式
   
   

二、数据集基础信息（平台业务数据结构）

本项目无外部开源数据集，全部为租房业务自建业务库表，核心业务数据集基础信息如下表：

三、系统四大核心业务模块功能拆解

3.1 平台管理员模块（全局管控）

1. 数据可视化看板：ECharts多维度图表渲染，展示平台总用户、房源总量、月度营收、待审核房源、房源收藏热度排行，自动刷新运营指标缓存；
2. 用户统一管理：区分房东、租客角色，支持单条/批量删除、账号启用冻结，批量导出用户台账；
3. 房源全局审核与管控：跨所有房东操作房源，审核驳回附带备注，强制下架违规房源；
4. 租赁流程全局处理：统一查看全平台租赁申请、合约、退租工单，兜底处理房东超时未审批单据；
5. 配套运营功能：全平台账单批量处理、报修工单总览、首页公告上下架、轮播Banner排序与跳转配置、管理员账号密码重置。

3.2 房东工作台模块（房源租赁经营）

1. 私人数据工作台：统计自有房源、待审核房源、有效在租合同、当月租金收入、未处理报修工单；
2. 房源全生命周期管理：发布、编辑、手动上下架、批量清理失效房源；
3. 租赁与退租审批：接收租客租房申请，一键通过/驳回，审核通过系统自动生成标准化电子租赁合同；
4. 账单自主管理：按月手动生成租客账单，批量清理已结清历史账单；
5. 报修工单闭环：接收租客故障报修，指派维修人员、登记维修成本、划分费用承担方、确认维修完成；
6. 内置实时聊天：与对应租客一对一专属会话，支持文字、图片、房源卡片快捷发送，消息未读角标实时提醒；
7. 个人经营数据中心：修改个人资质、头像，查看自有房源流量与收藏数据。

3.3 租客客户端模块（找房租住全流程）

1. 首页综合展示：轮播Banner、平台官方公告、个人租住概况、AI智能推荐房源；
2. 房源多维检索：关键词搜索、片区/户型/租金区间多条件筛选，房源详情查看配套、实拍图；
3. 收藏与租房申请：房源一键收藏，热门房源排行榜展示，填写租房需求留言提交申请，实时追踪审批进度；
4. 合约与退租：查看全部电子合同，随时发起退租申请并补充文字说明；
5. 账单收支中心：区分待缴、已缴、逾期账单，统计月度总支出；
6. 线上报修服务：绑定租住房屋，上传故障图片、填写问题描述，全程跟踪工单处理进度；
7. 资产与个人中心：账户余额充值、收支流水记录、历史申请/合约/收藏统一归档。

3.4 创新核心能力模块：AI深度业务集成+WebSocket实时通讯

创新一：星火4.0 Ultra大模型嵌入全业务链路

区别于市面上仅单独提供AI对话窗口的租赁系统，本平台将大模型能力嵌入每一个高频业务表单、页面，无需切换弹窗即可调用AI能力，四大落地场景：

1. AI智能找房（房源列表页）
   租客勾选租房需求标签后，后端调用大模型解析居住偏好，自动筛选匹配房源，针对每套房源独有户型、配套、区位生成差异化推荐理由，降低租客筛选成本。
2. AI账单智能分析（账单中心）
   一键触发AI分析接口，大模型解析历史全部账单，输出文字化收支解读，同步生成支出分类占比可视化进度条，自动标记异常高额账单。
3. AI报修智能辅助（报修提交页）
   租客输入简单故障描述，AI自动完成故障分类、生成标准化工单标题、补充完善故障说明、判定紧急维修等级，同时推送居家临时处理方案，一键回填至表单，减少人工填写成本。
4. AI合同通俗解读（合约详情页）
   抓取系统自动生成的制式租房合同原文，大模型转化通俗口语化内容，提取租金、押金、违约责任、退租规则等核心权益，降低租客合同理解门槛。

创新二：全双工WebSocket实时聊天系统

采用HTTP+WebSocket双层架构，HTTP负责历史消息查询、文件图片上传，WebSocket负责实时消息推送；
消息类型覆盖文字、图片、房源卡片（点击直接跳转对应房源详情）；
页面顶部统一消息通知栏，实时展示未读消息数量，切换会话自动标记消息已读，会话链接持久存储。

四、核心业务轻量化代码实现（折叠区块，带决策注释）

4.1 后端星火大模型统一调用封装类（折叠）

/**
 * 星火大模型通用调用工具类
 * 决策注释：统一封装AI流式/单次请求，隔离第三方SDK，业务层无需感知讯飞接口细节
 * 区分四大业务场景枚举，方便接口鉴权与计费统计，异常统一捕获返回友好提示
 */
@Component
publicclassSparkAiUtil{
// 注入讯飞配置参数
@Value("${ai.spark.appId}")
privateString appId;
@Value("${ai.spark.apiKey}")
privateString apiKey;

/**
     * AI统一业务调用入口
     * @param sceneType 业务场景：HOUSE_MATCH/BILL_ANALYZE/REPAIR_HELP/CONTRACT_READ
     * @param prompt 用户输入原始文本
     * @return AI返回结构化结果
     */
publicSparkAiResultcallAiModel(String sceneType,String prompt){
// 决策：根据场景拼接专属业务提示词，约束大模型输出格式，避免无关回答
String fullPrompt =buildScenePrompt(sceneType, prompt);
try{
// 调用讯飞流式接口，同步等待完整返回
String aiResp =requestSparkApi(fullPrompt);
// 决策：统一解析返回JSON，封装通用结果对象返回前端
returnparseAiResponse(aiResp);
}catch(Exception e){
            log.error("AI模型调用异常，场景：{}", sceneType, e);
// 决策：异常不抛出堆栈，返回业务友好提示，不阻断页面操作
returnSparkAiResult.fail("AI服务临时繁忙，请稍后重试");
}
}

// 按场景组装专属提示词
privateStringbuildScenePrompt(String scene,String content){
// 省略场景分支逻辑
}
// 发起HTTP请求讯飞大模型接口
privateStringrequestSparkApi(String prompt){
// 省略http请求逻辑
}
// 解析大模型返回数据
privateSparkAiResultparseAiResponse(String resp){
// 省略JSON解析逻辑
}
}

4.2 WebSocket聊天消息推送核心控制器（折叠）

/**
 * WebSocket聊天处理类
 * 决策注释：建立房东租客一对一专属会话，绑定用户ID做鉴权，区分消息类型做不同落库逻辑
 * 收到消息先持久化数据库，再推送接收方，同步更新未读消息计数缓存
 */
@Component
@ServerEndpoint("/ws/chat")
publicclassChatWebSocketServer{
// 全局会话缓存：key=用户ID value=当前会话连接
privatestaticfinalConcurrentHashMap<Long,Session> userSessionMap =newConcurrentHashMap<>();

// 建立连接，校验用户token鉴权
@OnOpen
publicvoidonOpen(Session session,@PathParam("token")String token){
Long userId =tokenCheck(token);
if(userId ==null){
closeConnect(session);
return;
}
        userSessionMap.put(userId, session);
}

// 接收前端发送消息
@OnMessage
publicvoidonMessage(String msgJson,Session session){
ChatMsgDTO msg =JSON.parseObject(msgJson,ChatMsgDTO.class);
// 决策：1.消息先存入数据库 2.推送目标用户 3.更新未读缓存
        chatMsgService.saveChatMsg(msg);
sendMsgToTarget(msg.getReceiveUserId(), msgJson);
        redisTemplate.opsForValue().increment("chat:unread:"+ msg.getReceiveUserId());
}

// 定向推送消息至接收方
privatevoidsendMsgToTarget(Long receiveId,String msg){
Session targetSession = userSessionMap.get(receiveId);
if(targetSession !=null&& targetSession.isOpen()){
            targetSession.getBasicRemote().sendText(msg);
}
}
}

4.3 前端AI报修辅助请求逻辑（Vue3，折叠）

/**
 * 报修页面AI辅助请求逻辑
 * 决策注释：输入框失去焦点自动触发AI接口，加载态阻塞按钮，AI回填表单后禁止重复请求
 * 接收后端结构化AI数据，分别赋值标题、故障分类、紧急等级、临时建议
 */
constgetAiRepairTip=async()=>{
if(!form.desc || loading.value)return
  loading.value =true
try{
const res =await api.ai.repairHelp({ content: form.desc })
if(res.code ===200){
// AI结果回填报修表单
      form.title = res.data.title
      form.repairType = res.data.type
form.level = res.data.level
      aiTip.value = res.data.suggest
}
}catch(err){
    ElMessage.warning("AI解析故障信息失败，请手动填写")
}finally{
    loading.value =false
}
}

五、项目部署轻量化流程

1. 环境准备：JDK17、MySQL8.0、Node.js18，创建数据库并执行项目sql初始化脚本；
2. 修改配置文件：application.yml配置数据库连接、讯飞AI密钥、WebSocket跨域配置；
3. 后端打包：mvn clean package -DskipTests，生成jar包；
4. 前端构建：npm install → npm run build，产出dist静态资源；
5. 部署运行：后端java -jar xxx.jar启动服务，Nginx托管前端dist静态文件，配置WebSocket转发；
6. 验证功能：登录管理员账号，测试房源审核、AI找房、租客房东实时聊天、账单AI分析全链路。

写在最后

当下房产租赁行业数字化转型早已不是单纯的线上化填表，真正能提升房东、租客双方使用体验的核心，是把大模型、实时通讯这类新技术落地到真实租赁业务场景，而非做成华而不实的附加功能。这套基于SpringBoot+Vue集成星火大模型的租房管理平台，从房源发布、线上看房、签约缴费到报修退租实现全流程线上闭环，AI不再是独立的工具窗口，而是渗透每一步操作的业务助手，同时WebSocket搭建的内置聊天体系，解决了平台业务数据与第三方社交软件割裂的行业痛点。对于房产中介、长租公寓运营企业、园区托管平台来说，这套可完整落地的架构既能满足中小体量业务需求，也具备分表分库、分布式扩展的改造空间，在后续业务规模上涨时，可低成本完成架构迭代，真正实现技术服务租赁业务，而不是业务迁就技术框架。